論文の概要: LangSAT: A Novel Framework Combining NLP and Reinforcement Learning for SAT Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04374v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 01:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.952991
• Title: LangSAT: A Novel Framework Combining NLP and Reinforcement Learning for SAT Solving
• Title（参考訳）: LangSAT:SATソルビングのためのNLPと強化学習を組み合わせた新しいフレームワーク
• Authors: Muyu Pan, Matthew Walter, Dheeraj Kodakandla, Mahfuza Farooque,
• Abstract要約: LangSATは自然言語入力と命題論理のギャップを埋める。 Lang2Logic は英語の文を Conjunctive Normal Form (CNF) に翻訳する。 SmartSATは、構造化グラフ表現として節変数の関係をエンコードする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our work presents a novel reinforcement learning (RL) based framework to optimize heuristic selection within the conflict-driven clause learning (CDCL) process, improving the efficiency of Boolean satisfia- bility (SAT) solving. The proposed system, LangSAT, bridges the gap between natural language inputs and propositional logic by converting English descriptions into Conjunctive Normal Form (CNF) expressions and solving them using an RL-enhanced CDCL SAT solver. Unlike existing SAT-solving platforms that require CNF as input, LangSAT enables users to input standard English descriptions, making SAT-solving more accessible. The framework comprises two key components: Lang2Logic, which translates English sentences into CNF expressions, and SmartSAT, an RL-based SAT solver. SmartSAT encodes clause-variable relationships as structured graph representations and extracts global features specific to the SAT problem. This implementation provides the RL agent with deeper contextual information, enabling SAT problems to be solved more efficiently. Lang2Logic was evaluated on diverse natural language inputs, processing descriptions up to 450 words. The generated CNFs were solved by SmartSAT, which demonstrated comparable performance to traditional CDCL heuristics with respect to solving time. The combined LangSAT framework offers a more accessible and scalable solution for SAT-solving tasks across reasoning, formal verification, and debugging.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、競合駆動型節学習(CDCL)プロセスにおけるヒューリスティック選択を最適化し、Boolean satisfia-bility(SAT)解決の効率を向上させるための、新しい強化学習(RL)ベースのフレームワークを提案する。 提案システムであるLangSATは、自然言語入力と命題論理のギャップを補うために、英語記述を接続正規形(Conjunctive Normal Form, CNF)表現に変換し、RL拡張CDCL SATソルバを用いて解決する。 CNFを入力として必要とする既存のSAT解決プラットフォームとは異なり、LangSATはユーザーが標準の英語記述を入力できるようにし、SAT解決をより使いやすくする。 このフレームワークは2つの重要なコンポーネントで構成されている。Lang2Logicは英語の文をCNF式に翻訳し、SmartSATはRLベースのSATソルバである。 SmartSATは、構造化グラフ表現として節変数関係を符号化し、SAT問題に特有のグローバル特徴を抽出する。 この実装は、より深い文脈情報を持つRLエージェントを提供し、SAT問題をより効率的に解けるようにする。 Lang2Logicは多種多様な自然言語入力で評価され、450語までの記述が処理された。 生成されたCNFはSmartSATによって解決され、解時間に関して従来のCDCLヒューリスティックに匹敵する性能を示した。 統合されたLangSATフレームワークは、推論、正式な検証、デバッグにわたるSAT解決タスクに対して、よりアクセシブルでスケーラブルなソリューションを提供する。

関連論文リスト

• SATBench: Benchmarking LLMs' Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas [33.329938165116886]
  本稿では,大規模言語モデルの論理的推論能力を評価するベンチマークであるSATBenchを紹介する。 SATBenchの各インスタンスはSAT式から生成され、LLMを使用してパズルに変換される。 実験によると、最強のモデルであるo4-miniでさえ、ハードUNSAT問題において65.0%の精度しか達成していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T17:00:22Z)
• Deeply Optimizing the SAT Solver for the IC3 Algorithm [0.23749905164931204]
  観測結果に基づいて,IC3におけるSATソルバの最適化について述べる。 バイナリヒープをバケットに置き換えて、一定時間操作を実現しています。 我々はこれらの最適化を統合した新しい軽量CDCL SATソルバであるGipSATを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T12:40:43Z)
• GraSS: Combining Graph Neural Networks with Expert Knowledge for SAT Solver Selection [45.222591894755105]
  インスタンスの3部グラフ表現に基づくSATソルバ自動選択のための新しいアプローチであるGraSSを提案する。 我々は、新しいノードの特徴設計のようなドメイン固有の決定でグラフ表現を豊かにします。 生の表現とドメイン固有の選択の組み合わせが実行時の改善につながることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T18:00:50Z)
• A hybrid Quantum proposal to deal with 3-SAT problem [75.38606213726906]
  本稿では,3SAT問題を解くためのハイブリッド量子コンピューティング戦略について述べる。 この近似の性能は、量子コンピューティングの観点から3-SATを扱う際に、一連の代表的なシナリオで検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T12:19:22Z)
• SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。 我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。 我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)
• Estimating the hardness of SAT encodings for Logical Equivalence Checking of Boolean circuits [58.83758257568434]
  LEC インスタンスの SAT 符号化の硬さは SAT パーティショニングでは textitw.r. と推定できることを示す。 そこで本研究では, SAT符号化の難易度を精度良く推定できるパーティショニング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T09:19:13Z)
• SATformer: Transformer-Based UNSAT Core Learning [0.0]
  本稿では,SAT 問題に対する Transformer ベースのアプローチである SATformer を紹介する。 SATformerは、問題を直接解決するのではなく、満足できないことに焦点をあてて、その問題を反対方向からアプローチする。 SATformerは、シングルビットの満足度結果と最小限の不満コアを使用して、マルチタスク学習アプローチでトレーニングされる。 実験の結果,SATformerは既存のソルバのランタイムを平均21.33%削減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T11:17:39Z)
• Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem [72.21206588430645]
  本論文は, Boolean satisfiability problem (SAT) を機械学習技術で解くことに関する最近の文献をレビューする。 ML-SATソルバを手作り特徴を持つナイーブ分類器からNeuroSATのような新たなエンド・ツー・エンドSATソルバまで,進化するML-SATソルバについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T05:14:12Z)
• Transformer-based Machine Learning for Fast SAT Solvers and Logic Synthesis [63.53283025435107]
  CNFベースのSATとMaxSATは論理合成と検証システムの中心である。 そこで本研究では,Transformerアーキテクチャから派生したワンショットモデルを用いて,MaxSAT問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T04:47:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。